Trong các bài viết trước về Big Data, tôi đã nói cho bạn biết Các Bước Cơ Bản để thiết kế Kiến Trúc Big Data và Chức Năng của từng lớp trong Kiến Trúc.
Big Data mang lại nhiều hứa hẹn cho mọi loại ngành công nghiệp. Nếu big data này được tận dụng hiệu quả và hiệu suất, nó có thể có tác động đáng kể trong ra quyết định và phân tích. Nhưng lợi ích của big data chỉ có thể đạt được nếu nó được quản lý theo cách có cấu trúc.
Nếu bạn đang tìm câu trả lời hoàn hảo cho bài toán đạo đức big data, bạn 'sẽ không tìm thấy nó trong bài viết này – hoặc bất kỳ bài viết nào khác, về vấn đề đó. Đó là vì không có câu trả lời hoàn hảo. Nếu có câu trả lời hoàn hảo, một câu trả lời rõ ràng, hoặc một câu trả lời dễ dàng, chúng ta sẽ không đối mặt với bài toán – sẽ không có vùng xám.
Nhiều công ty và doanh nghiệp đang bắt đầu hành trình về Big Data và ở giai đoạn đầu thực hiện. Hãy xem xét các "Điều Cần Làm Và Không Nên Làm" này như một phần của chiến lược.
ĐIỀU CẦN LÀM
- Hãy tham gia tất cả đơn vị kinh doanh vào chiến lược big data của bạn
Khởi xướng big data không phải hoạt động độc lập hoặc tách biệt, và do đó để có được cái nhìn hữu ích, tất cả đơn vị kinh doanh nên tham gia. Với sự giúp đỡ của Big Data, doanh nghiệp tận dụng khối lượng dữ liệu khổng lồ để biết về khách hàng, hành vi của họ, quy trình, sự kiện v.v. Kết quả là, các tổ chức tập trung vào mọi loại dữ liệu đến từ mọi ngả có thể.
- Hãy đánh giá tất cả mô hình cơ sở hạ tầng cho Triển Khai Big Data
Big data xử lý petabyte Dữ Liệu. Quản lý dữ liệu này là mối quan tâm lớn. Với đó, thành phần chi phí cũng cần xem xét trước khi chọn bất kỳ cơ sở lưu trữ nào. Trung Tâm Dữ Liệu và dịch vụ Cloud nổi lên như giải pháp. Lưu trữ là một trong những yếu tố quan trọng nhất cần được đánh giá rất kỹ lưỡng.
- Hãy nghĩ về nguồn dữ liệu truyền thống như một phần của chiến lược big data
Dữ Liệu Truyền Thống là thành phần quan trọng cho sự thành công của bất kỳ câu chuyện big data nào. Quan trọng là bạn lên kế hoạch dùng kết quả phân tích big data của bạn kết hợp với kho dữ liệu. Kho dữ liệu bao gồm thông tin về cách công ty bạn vận hành.
Do đó, có thể so sánh kết quả big data với các tiêu chuẩn của dữ liệu cốt lõi là quan trọng cho ra quyết định.
- Hãy lên kế hoạch cho siêu dữ liệu big data nhất quán
Một trong những Đặc Điểm của Big Data là "SỰ ĐA DẠNG". Trong môi trường big data, dữ liệu đến từ nhiều nguồn khác nhau về định dạng, cấu trúc và loại, do đó dữ liệu không được làm sạch. Kiểm tra dữ liệu đến cho sự nhất quán bằng quan sát và phân tích lặp lại. Khi dữ liệu nhất quán, nó có thể được coi là Siêu Dữ Liệu Big Data Nhất Quán.
- Hãy phân tán big data của bạn
Quản lý khối lượng dữ liệu khổng lồ này trên một máy chủ là giấc mơ viễn vọng. Hãy tìm kỹ thuật áp dụng Điện Toán Phân Tán trong hệ thống như Hadoop để quản lý hiệu quả kích thước, sự đa dạng, và tốc độ cần thiết để quản lý dữ liệu của bạn.
- Hãy Xác Thực
Hãy thành người hoài nghi nhất với chính mình khi liên quan đến dữ liệu và phân tích. Không có cách nhanh hơn để mất uy tín và sự tin tưởng của quản lý hơn trình bày dữ liệu xấu hoặc phân tích vô hiệu kết quả.
ĐIỀU KHÔNG NÊN LÀM
- Đừng dựa vào một cách tiếp cận đơn lẻ cho phân tích big data
Các công nghệ khác nhau có sẵn trên thị trường để xử lý big data, Hadoop là nền tảng cho tất cả. Do đó, quan trọng là đánh giá công nghệ đúng cho mục đích đúng. Ví dụ cách tiếp cận phân tích tốt là phân tích dự đoán, phân tích chỉ thị, phân tích văn bản, phân tích luồng dữ liệu, v.v.
Cách tốt nhất để chọn một là điều tra tất cả cách tiếp cận có sẵn. Thử nghiệm để chọn giải pháp công nghệ hoàn hảo cho doanh nghiệp.
- Đừng bắt đầu Khởi Xướng Big Data Lớn trước khi bạn sẵn sàng:
Tiềm năng của big data rất ấn tượng, nhưng giá trị thực chỉ đạt được khi chúng ta giảm thiểu sai lầm và tích lũy chuyên môn. Cẩn thận, đừng bắt đầu tất cả cùng lúc. Đi trước khi chạy. Tốt là dẫn trước đối thủ, nhưng sẽ tốt hơn nếu bạn làm với sự khôn ngoan và kinh nghiệm.
Để thiết lập full stack, bạn phải bắt đầu nhỏ. Luôn khuyến khích bắt đầu với các bước nhỏ cho bất kỳ khởi xướng big data nào. Vì vậy, hãy bắt đầu với dự án thử nghiệm để tích lũy chuyên môn rồi mới triển khai thực tế.
- Đừng bỏ qua nhu cầu tích hợp big data
Nguồn dữ liệu rải rác khắp nơi và tăng lên ngày một. Đầu ra phân tích hiệu quả chỉ đạt được nếu tất cả nguồn dữ liệu được tích hợp cùng nhau. Công nghệ tốt có sẵn trên thị trường cho tích hợp dữ liệu, nhưng chúng nên được đánh giá đúng trước khi dùng.
- Đừng quên quản lý big data an toàn
An ninh dữ liệu là cân nhắc lớn trong kế hoạch big data. Khi công ty bắt đầu Phân Tích Big Data, họ thường quên duy trì cùng mức độ an ninh dữ liệu và quản trị như được giả định trong môi trường quản lý dữ liệu truyền thống.
An ninh cho petabyte dữ liệu không được thực hiện chặt chẽ. Nhưng sau một số xử lý, bạn sẽ nhận được tập hợp con dữ liệu cung cấp một số cái nhìn. Lúc này An ninh dữ liệu trở thành thiết yếu. Càng tinh chỉnh dữ liệu, càng có giá trị. Dữ liệu tinh chỉnh này trở thành tài sản trí tuệ và phải được bảo mật. Do đó, An Ninh Dữ Liệu phải được thực hiện như một phần của vòng đời big data.
Cùng với an ninh, các lo ngại về quyền riêng tư cũng cần được quan tâm.
- Đừng bỏ qua nhu cầu quản lý hiệu suất big data
Kết quả công cụ phân tích chỉ hữu ích nếu chúng hoạt động tốt. Big data cung cấp cái nhìn sâu hơn dựa trên xử lý lượng dữ liệu khổng lồ ở tốc độ nhanh hơn. Khả năng đạt được cái nhìn sâu hơn này là lợi ích lớn. Do đó, dữ liệu này nên được quản lý hiệu quả và hiệu suất. Vì vậy, bạn cần xây dựng khả năng quản lý vào lộ trình và kế hoạch cho big data.
- Đừng để dữ liệu xấu hoặc bản ghi không được giải quyết
Điều này nghĩa là xóa trùng lặp, hiểu tại sao bạn có giá trị null, chuẩn hóa định dạng dữ liệu, và duy trì các trường khóa. Cắt tỉa nhất quán dữ liệu sẽ đảm bảo hiệu quả và độ chính xác đồng thời giữ nó cập nhật.
Kết Luận
Khả năng tận dụng sức mạnh big data đòi hỏi hơn công nghệ. Nó đòi hỏi sự hợp tác giữa kinh doanh và IT. Không có viên đạn bạc khi nói đến phân tích big data, nhưng thành công bắt đầu với chiến lược vững chắc. Tôi hy vọng bạn có thể dùng các mẹo này để thu được cái nhìn giá trị từ tối ưu hóa quy trình đến cải tiến hướng tới khách hàng.